该文综述图神经网络在分布迁移下的泛化问题，指出环境背景存在潜在混淆偏差，提出基于因果推断、不变性学习与风险最小化的方法以学习可泛化预测关系。实验表明，这些方法在多种分布迁移场景中显著提升性能，图分布迁移基准上准确率最高提升27.4%。

该文综述图神经网络在分布外泛化方面的进展，涵盖StableGNN、OOD-GNN、OODGAT、OOD-GMixup、MARIO等模型，分别通过因果推断、随机傅里叶特征、注意力机制、混合样本、不变性学习等方法消除虚假相关、应对分布偏移，提升模型在新图数据上的泛化能力与解释性。

本文研究了生成文本中使用分类器控制文本生成过程时，生成的文本分布与分类器训练集不一致的问题，并提出了基于不变性学习的解决方案和选择自然环境的启发式策略。实验证明分布转换对生成文本的困难性以及不变性方法在解决问题上的潜力。